Agent Runtime 拆解
Memory / Tools / Planning / Reflection

个人学习拆解 + 原型实验短文。用于说明我如何看 Agent——不是小红书 / MiniMax 式的生产级 Agent Architect 证明。

边界：不声称生产级 LangGraph / AutoGen / CrewAI、RAG 向量库运维，或多年 Agent 运行时 ownership。

我怎么理解 Agent（产品视角）

很多所谓 Agent 产品其实是 prompt 包装：固定 system prompt、偶发单轮 tool call、没有跨会话状态。对我更有用的检查清单是四个模块是否真被设计过：

1. Memory跨轮次状态、压缩、可追溯上下文

2. Toolstool schema、失败恢复、权限边界

3. Planning目标拆解、子任务调整

4. Reflection结果评估、纠错、反馈写回下一轮

Memory — nanobot-switch（个人 TypeScript Agent 原型）探索会话状态与 tool 调用历史；Genderly 插件场景需要可解释会话上下文。
Tools — devtools-mcp-workshop：MCP + Claude Code 教学仓库，关心 Agent↔Tool 协议如何讲清楚、跑起来。
Planning — 黑客松 / 工作坊常见路径：需求 → 最小可运行 → 用户反馈 → 再拆任务。
Reflection — 教学与评审里更常见「模型初稿 → 人修改 → 规则沉淀」；运营问题通常来自权限与例外，而不是再加一句 prompt。

我有	我没有
个人 Agent 原型与 MCP 教学仓库	生产环境多 Agent 运行时 ownership
Claude Code 日常交付与短周期原型	LangGraph / AutoGen / CrewAI 生产部署证据
产品观与教学视角的模块拆解	向量库运维、高并发状态一致性工程履历